Hyperion高光谱数据在森林郁闭度估测中的应用研究

"这篇2006年的论文探讨了如何使用星载EO-1 Hyperion高光谱遥感数据来定量估测森林郁闭度。文章通过两种光谱特征空间降维方法——波段选择法（RS）和主成分变换法（PCA）进行了研究，并在200个森林样本点上进行了实测数据的验证。" 本文重点介绍了使用Hyperion高光谱数据进行森林郁闭度估测的研究方法和技术。森林郁闭度是衡量森林覆盖程度的重要参数，对于森林管理和生态研究至关重要。Hyperion传感器提供了丰富的光谱信息，能够捕捉到森林植被的细微差异。 首先，研究者采用了两种不同的光谱特征处理策略。一种是波段选择法（RS），通过对所有波段进行筛选，挑选出与森林郁闭度最相关的波段。另一种是主成分变换法（PCA），这是一种数据降维技术，通过线性组合原始波段形成新的主成分，保留大部分信息的同时减少数据复杂性。 接下来，研究使用了两种图像取值方法：单像元值（NP）和3x3窗口的平均值（W33）。单像元值直接采用每个像素的光谱信息，而3x3窗口平均值则考虑了周围像素的影响，以增强空间信息的稳定性。 随后，建立了4种估测模型，分别是基于波段选择法的NP和W33模型（BS-NP、BS-W33）以及基于主成分变换法的NP和W33模型（PCA-NP、PCA-W33）。这些模型通过逐步回归技术，选取与郁闭度相关性最高的波段或变量，构建多元回归模型，以预测森林郁闭度。 在验证阶段，130个样本用于训练模型，70个用于测试模型的准确性。结果显示，PCA-W33模型的估测精度最高，达到了86.34%，表明主成分变换法在提取光谱特征方面更有效，而3x3窗口的图像取值方法提供了更高的精度。 总体而言，该研究揭示了Hyperion高光谱数据在森林郁闭度量化评估中的潜力，PCA结合3x3窗口平均值的方法被证明是最优的组合。这一成果对后续的森林监测、植被健康状况评估以及环境变化研究具有重要指导意义。